¿En qué consistió el estudio realizado por vos y tu equipo para la identificación de biomarcadores neuronales del Parkinson?

-El trabajo publicado en NeuroImage fue desarrollado en equipo por mi director, Damián Dellavale, mi co-director, Germán Mato, un colaborador, Eugenio Urdapilleta, y por mí. Los cuatro pertenecemos al Departamento de Física Médica del Centro Atómico Bariloche. La publicación es parte de una de las principales líneas de mi doctorado, el cual se titula “Desarrollo de paradigmas de neuromodulación adaptativa para el tratamiento de trastornos motores”.

En esa línea, nuestro objetivo es el estudio de biomarcadores en trastornos motores, como por ejemplo en la enfermedad de Parkinson y la Epilepsia, para entender la patofisiología y la evolución de la enfermedad.  Esto es fundamental para el diagnóstico clínico y el desarrollo de tratamientos óptimos.

En nuestro cerebro, la dinámica neuronal tiene una gran componente oscilatoria. Muchas veces entender las características de esas oscilaciones y sus acoplamientos dan información sobre algún proceso neuronal particular. Estos procesos pueden ser fisiológicos, como el procesamiento visual, o patológicos, como los trastornos motores. El acoplamiento inter-frecuencia (AIF) es simplemente la interacción entre diferentes tipos de oscilaciones .

Esto causa que alguna característica de una oscilación dependa de la característica de otra oscilación. Por ejemplo, cuando la amplitud de una oscilación rápida depende de la fase de una oscilación lenta. En base a esto, el estudio del acoplamiento inter-frecuencia resulta relevante para el entendimiento de los mecanismos neuronales subyacentes de distintos procesos.

¿Cómo realizaron el desarrollo de su modelo computacional/matemático para medir el AIF? ¿Cómo funciona?

-El modelo matemático que desarrollamos busca develar los mecanismos mediante los cuales distintas arquitecturas de redes neuronales que forman parte del cerebro dan lugar al fenómeno de AIF. Encontramos que el acoplamiento inter-frecuencia emerge por mecanismos comunes a diferentes redes neuronales biológicamente plausibles. Estos mecanismos pueden entenderse como bifurcaciones en la dinámica de la red.

Es importante destacar que para obtener los resultados fue necesario no sólo recurrir a modelos matemáticos de diversas redes neuronales, sino también desarrollar y optimizar nuevas herramientas para evaluar en forma cuantitativa los patrones AIF presentes en las señales generadas por esas redes neuronales.

-¿Cuáles fueron los resultados que obtuvieron en el estudio?

-El trabajo tiene tres puntos relevantes:

• En primer lugar, proponemos una nueva estrategia para el estudio de los acoplamientos inter-frecuencia,
  sin la naturaleza del sistema (osciladores mecánicos, neuronales, eléctricos).
• En segundo lugar, encontramos que el acoplamiento inter-frecuencia emerge por mecanismos comunes a diferentes redes neuronales biológicamente plausibles. Estos mecanismos pueden entenderse como cambios en la dinámica de la red, conocidos como bifurcaciones.
• En tercer lugar, respecto a la enfermedad de Parkinson, el trabajo proporciona argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del acoplamiento inter-frecuencia como un potencial biomarcador.

– ¿Qué significa el hallazgo de este posible  biomarcador?

-El trabajo proporciona argumentos que respaldan la hipótesis sobre la relevancia del acoplamiento inter-frecuencia como un potencial biomarcador.
Respecto a esto, un resultado importante se refiere a que, según nuestro análisis, el fenómeno AIF emerge en la actividad de la red de ganglios basales durante el estado patológico asociado a la enfermedad de Parkinson.

Además, encontramos que el mecanismo subyacente que produce el fenómeno AIF es diferente a los mecanismos asociados a otros biomarcadores.

-¿De qué forma el conocimiento de la actividad neuronal puede contribuir a la comprensión y al desarrollo de tratamientos efectivos para patologías como el Parkinson?

-Los resultados reportados en nuestra publicación ayudan a responder algunas preguntas importantes sobre el fenómeno AIF en el contexto de diversas redes neuronales y, en particular, en relación a la red involucrada en la enfermedad de Parkinson, conocida como red de ganglios basales.
Este resultado respalda la hipótesis que postula al fenómeno AIF como una ‘característica’ que puede ser utilizada para implementar un sistema de neuromodulación adaptativo.

-¿Qué son los sistemas de neuromodulación adaptativos?

-Son dispositivos capaces de “leer” la actividad eléctrica de un grupo o red de neuronas, identificar a través de sus características si el estado de esa red neuronal es normal o patológico y luego actuar sobre la red neuronal, por ejemplo con pulsos eléctricos, con el objetivo de cambiar su estado y pasar de uno patológico a otro estado similar al normal. Esto se aplica por ejemplo en la llamada “terapia de estimulación cerebral profunda” en pacientes con Parkinson.

La limitación de esta terapia es que actúa en forma crónica y no adapta automáticamente la estimulación aplicada a la red neuronal. Para superar esta limitación resulta necesario identificar y entender las características de la actividad neuronal.

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